Курс на Stepik
Обложка курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком» на Stepik
Бесплатно

Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Локальный поиск по восьми сказкам: от точной подстроки и понятных векторов до ChromaDB, фильтров и объединения двух выдач. На Python, без внешней модели и API-ключей.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Учеников на курсе 26
Сертификаты, выданные на курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Количество уроков 14
Тесты в курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Количество квизов 42
Обновления курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком» 5 разделов Уроки в курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком» 14 уроков Тесты в курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком» 42 теста Последнее обновление курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком» обн. 1 ноября 2026

Модуль 1 · Знакомство с ChromaDB

3 урока
1. Почему обычный поиск не находит Колобка? ↗
2. Что такое вектор и эмбеддинг? Без формул ↗
3. Первые шаги: сохранение и простейший поиск ↗

Модуль 2 · Векторная математика на пальцах

3 урока
1. Метрики расстояния. Часть 1: евклидово расстояние L2 ↗
2. Метрики расстояния. Часть 2: косинусное сходство ↗
3. Метрики расстояния. Часть 3: скалярное произведение IP ↗

Модуль 3 · Плотные и разреженные векторы

3 урока
1. Плотные векторы (dense) — смысл текста ↗
2. Разреженные векторы (sparse) — точные слова ↗
3. Dense и sparse: два канала поиска ↗

Модуль 4 · Оптимизация и гибридный поиск

3 урока
1. Как ChromaDB ищет быстро: индекс HNSW ↗
2. Фильтрация по метаданным ↗
3. Гибридный поиск: объединяем Dense и Sparse через RRF ↗

Модуль 5 · Интеграция и финал

2 урока
1. Своя модель эмбеддингов: сменный EmbeddingFunction ↗
2. Финальный проект: Сказочный помощник ↗